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Engenheiro de Machine Learning

LUZA Group · Curitiba, Brazil

  • Professional Services
  • 1,001–5,000 employees
  • Contagem, Minas Gerais

Strong hiring record · median 39 days open

100100

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Actively hiring

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Engenheiro de Machine Learning at LUZA Group. We’ll keep it in your applied jobs, so you can see it later and be warned before applying to the same employer twice.

1. Engenheiro de Machine Learning

Objetivo da posição

Atuar no desenvolvimento, implementação e evolução de modelos de Machine Learning, transformando dados em soluções inteligentes aplicáveis aos desafios de negócio do Grupo Senff, com foco em eficiência operacional, inteligência analítica e automação de processos.

Principais responsabilidades

  • Desenvolver, treinar, validar e otimizar modelos de Machine Learning.
  • Construir pipelines de preparação, tratamento e transformação de dados.
  • Aplicar técnicas de classificação, regressão, clustering e detecção de anomalias.
  • Desenvolver soluções preditivas para apoiar a tomada de decisão e a identificação de oportunidades de negócio.
  • Integrar modelos de ML a sistemas, APIs e aplicações corporativas.
  • Implementar práticas de MLOps para versionamento, implantação, monitoramento e retreinamento de modelos.
  • Monitorar a performance dos modelos em produção, identificando desvios e oportunidades de melhoria.
  • Trabalhar em conjunto com os times de Ciência de Dados, Engenharia de Software, Dados e Infraestrutura.
  • Garantir qualidade, segurança, rastreabilidade e governança dos modelos desenvolvidos.

Requisitos técnicos

  • Experiência sólida com Python aplicado a Machine Learning.
  • Domínio de bibliotecas como Scikit-learn, Pandas, NumPy e, preferencialmente, PyTorch ou TensorFlow.
  • Experiência com construção e avaliação de modelos preditivos.
  • Conhecimento em SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
  • Experiência com APIs REST e integração de modelos a aplicações.
  • Conhecimento em Docker, Git e práticas de CI/CD.
  • Experiência com pipelines de ML, monitoramento e versionamento de modelos.
  • Conhecimento de cloud computing e ambientes de produção.

Diferenciais

  • Experiência com MLflow, Kubeflow ou ferramentas equivalentes de MLOps.
  • Conhecimento em AWS, Azure ou Google Cloud.
  • Experiência em ambientes financeiros, meios de pagamento, crédito, prevenção a fraudes ou análise de risco.
  • Conhecimento em processamento de dados em larga escala e arquitetura distribuída.

Presencial em Curitiba/PR

Skills

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